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大数据专业需要学习哪些语言?

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标签: 大数据专业 大数据专业语言
老师回答

1、Java

大数据的本质无非就是海量数据的计算、查询与存储,后台开发很容易接触到大数据量存取的应用场景,所以 Java 语言有着天然优势,现在大数据的组件很多都是用 Java 开发的,比如 HDFS、Yarn、HBase、MapReduce、ZooKeeper等等。

2、Python

Python 的优势在于资源丰富,拥有坚实的数值算法、图标和数据处理基础设施,建立了非常良好的生态环境。并不是所有的企业都能自己生产大量数据用于决策辅助,更多的互联网企业都是靠爬虫来抓取互联网数据进行分析,而 Python 在网络爬虫领域有着强势地位。Python 的战略定位就是做一种简单、易用但专业、严谨的通用言语组合。Python 语法简捷而清晰,对底层做了很好的封装,是一种很容易上手的高级语言。更重要的是, Python 的包装能力、可组合性、可嵌入性都很好,可以把各种复杂性包装在 Python 模块里,暴露出漂亮的接口。

3、Scala

Scala 在 JVM 上运行,基本上成功地结合了函数范式和面向对象范式。目前,它在金融界和需要处理海量数据的公司企业中取得了巨大进展。Scala 通常采用一种大规模分布式方式来处理数据,它还驱动着像 Spark 和 Kafka 这样的大数据处理平台,也被 Twitter 和 LinkedIn 这样的大型企业所使用。

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    大数据产业是以数据采集、交易、存储、加工、分析、服务为主的各类经济活动,包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动,以及相关信息技术服务。数据服务、基础设施和融合应用相互交融,协力构建了完整的大数据产业链。

    从大数据产业链上下游来看,大数据行业上游是基础支撑层,主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应,此外,相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;

    大数据行业中游立足海量数据资源,围绕各类应用和市场需求,提供辅助性的服务,包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全,以及基于数据的IT运维等;

    大数据行业下游则是大数据应用市场,随着我国大数据研究技术水平的不断提升,目前,我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。

    在上游领域,基础设施层是整个大数据产业的引擎和基础,它涵盖了网络、存储和计算等硬件基础设施,资源管理平台以及各类与数据采集、预处理、分析和展示相关的方法和工具。相关代表企业有紫光集团、联想、中兴通讯、阿里云、腾讯云、华为、中科曙光等。

    在中游大数据服务领域,数据服务层是大数据市场的未来增长点之一, 随着5G商用的全面推广,数据采集和预处理需求将快速上升;此外,随着数字技术日益复杂,提供第三方数据分析、可视化和安全服务的市场也将持续壮大,相关代表企业有久其软件、拓尔思、太极股份、荣联科技等。

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